Claudia CAPPELLO

Claudia CAPPELLO

Ricercatore Universitario

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01: STATISTICA.

Dipartimento di Scienze dell'Economia

Centro Ecotekne Pal. C - S.P. 6, Lecce - Monteroni - LECCE (LE)

Ufficio, Piano terra

Telefono + 0832 29 8734

Ricercatore Senior (RTD lett.b) - Abilitato alle funzioni di Professore Associato (Settore Concorsuale 13/D1 Statistica)

Area di competenza:

Discipline/Aree di competenza

  • Statistica descrittiva
  • Statistica Inferenziale
  • Analisi Statistica Spaziale
  • Analisi delle Serie Storiche
Orario di ricevimento

Gi studenti possono richiedere il ricevimento tramite email.

Visualizza QR Code Scarica la Visit Card

Curriculum Vitae

Nel 2010 ha conseguito la laurea specialistica, con lode, in Scienze Economiche (classe 64s) presso l’Università del Salento.

Nel 2014 ha conseguito il titolo di Dottore di Ricerca in Scienze Economiche e Matematico-Statistiche, presso l’Università del Salento, discutendo un lavoro dal titolo: “Modelli di covarianza spazio-temporali non separabili. Aspetti computazionali in R”.

Ha frequentato corsi avanzati post laureamdi Analisi Statistica Spazio-temporale, GIS e WebGIS, Econometria Spaziale, Innovazione tecnologica, Web e Statistica nonché corsi di formazione per l’utilizzo di software specialistici, quali R, SPSS, ArcGIS.

Dal 2014, ha svolto, presso il Dipartimento di Scienze dell’Economia dell’Università del Salento, attività di ricerca in qualità di Assegnista di Ricerca di Statistica e collabora, con il Gruppo di Ricerca di Statistica coordinato dal Prof. Donato Posa, in molteplici Progetti di rilevanza nazionale ed internazionale, nonché attività di tutor di Statistica nell’ambito dei Corsi di Laurea dello stesso Dipartimento.

Dal 2010 ha partecipato, in qualità di docente, a corsi di formazione, quali:

- “Corso di Analisi Statistica dei dati con SPSS- III Edizione”, organizzato presso il Dipartimento di Scienze dell'Economia dell'Università del Salento nel 2018;

- “Space-time predictions and some applications in R”, organizzato presso l’Università Politecnica di Valencia (Spagna) nel 2017;

- Corso di Formazione “Tecniche statistiche e GIS per la valorizzazione del patrimonio ambientale e culturale”, POR PUGLIA 2007-2013, Asse IV, Mis.4.20, Azione b).

Dal 2015 al 2016 è stata responsabile scientifico del Progetto di Ricerca “Modelli Geostatistici ed Aspetti Computazionali innovativi per la previsione spazio-temporale”, finanziato con il Bando 5 per Mille per la Ricerca (2014).

Attualmente è Professore Aggregato di Statistica presso l’Università del Salento e componente delle Commissioni per gli esami di profitto delle discipline statistiche i cui corsi sono erogati dall’Università del Salento.

I suoi interessi di ricerca riguardano l’analisi geostatistica spazio-temporale per dati ambientali e socio-economici, nonché i sistemi GIS e WebGIS per il trattamento e la gestione di big data.

Claudia Cappello è autrice di differenti pubblicazioni, alcune delle quali presentate in Convegni nazionali ed internazionali, quali:

- Innovation & Society(IES) 2019 - Statistical Evaluation Systems At 360°: Techniques, Technologies and New Frontiers;

- Conferenza biennale Internazionale GRASPA2019 del Gruppo Italiano di Ricerca di Statistica Ambientale;

- Spatial Statistics2019: Towards Spatial Data Science;

- 12esima Conferenza Internazionale Geostatistics for Environmental Application(geoENV2018);

- IES 2017 – Innovation & Society Statistical Methods for Evaluation.

Scarica curriculum vitae

Didattica

A.A. 2023/2024

ANALISI DELLE SERIE STORICHE

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Lingua ITALIANO

Crediti 8.0

Docente titolare Sandra DE IACO

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 64.0

  Ore erogate dal docente CLAUDIA CAPPELLO: 16.0

Anno accademico di erogazione 2023/2024

Per immatricolati nel 2023/2024

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce

STATISTICA E ANALISI DEI DATI

Corso di laurea MANAGEMENT DIGITALE

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 12.0

Docente titolare VERONICA DISTEFANO

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 72.0

  Ore erogate dal docente CLAUDIA CAPPELLO: 36.0

Anno accademico di erogazione 2023/2024

Per immatricolati nel 2023/2024

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso GENERALE

Sede Lecce

STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA AZIENDALE

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 10.0

Docente titolare GIUSEPPINA GIUNGATO

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 80.0

  Ore erogate dal docente CLAUDIA CAPPELLO: 20.0

Anno accademico di erogazione 2023/2024

Per immatricolati nel 2023/2024

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso PERCORSO COMUNE

Partizione (M - Z)

A.A. 2022/2023

ANALISI DELLE SERIE STORICHE

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Lingua ITALIANO

Crediti 8.0

Docente titolare Sandra DE IACO

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 64.0

  Ore erogate dal docente CLAUDIA CAPPELLO: 16.0

Anno accademico di erogazione 2022/2023

Per immatricolati nel 2022/2023

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce

STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA AZIENDALE

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 10.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 80.0

Anno accademico di erogazione 2022/2023

Per immatricolati nel 2022/2023

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso PERCORSO COMUNE

Partizione (M - Z)

STATISTICA INFERENZIALE

Corso di laurea MANAGEMENT AZIENDALE

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Lingua ITALIANO

Crediti 6.0

Docente titolare Sandra DE IACO

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 48.0

  Ore erogate dal docente CLAUDIA CAPPELLO: 32.0

Anno accademico di erogazione 2022/2023

Per immatricolati nel 2022/2023

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso PERCORSO COMUNE

Partizione (M - Z)

A.A. 2021/2022

STATISTICA E ANALISI DEI DATI

Corso di laurea MANAGEMENT DIGITALE

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 10.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 60.0

Anno accademico di erogazione 2021/2022

Per immatricolati nel 2021/2022

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso GENERALE

Sede Lecce

A.A. 2020/2021

STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA AZIENDALE

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 10.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 80.0

Anno accademico di erogazione 2020/2021

Per immatricolati nel 2020/2021

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso PERCORSO COMUNE

Partizione (M - Z)

STATISTICA INFERENZIALE

Corso di laurea MANAGEMENT AZIENDALE

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Lingua ITALIANO

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 48.0

Anno accademico di erogazione 2020/2021

Per immatricolati nel 2020/2021

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso PERCORSO COMUNE

Partizione (M - Z)

A.A. 2019/2020

STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA AZIENDALE

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 10.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 80.0

Anno accademico di erogazione 2019/2020

Per immatricolati nel 2019/2020

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso PERCORSO COMUNE

Partizione (M - Z)

A.A. 2018/2019

STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA AZIENDALE

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 10.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 80.0

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Per immatricolati nel 2018/2019

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso PERCORSO COMUNE

Partizione (M - Z)

Torna all'elenco
ANALISI DELLE SERIE STORICHE

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 8.0

Docente titolare Sandra DE IACO

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 64.0

  Ore erogate dal docente CLAUDIA CAPPELLO: 16.0

Per immatricolati nel 2023/2024

Anno accademico di erogazione 2023/2024

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 18/09/2023 al 31/12/2023)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

Conoscenze di Statistica inferenziale e di analisi matematica

L’insegnamento di Analisi delle Serie Storiche fornisce agli studenti le basi teoriche per affrontare con rigore e metodo scientifico l’analisi di fenomeni temporali

Il corso si propone di fornire concetti, metodologie e strumenti dell’Analisi delle Serie Storiche, al fine di descrivere, interpretare e prevedere la dinamica temporale di una o più variabili riguardanti un determinato fenomeno (ad esempio, i principali indicatori economici).

Risultati attesi secondo i descrittori di Dublino:

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding):

- Acquisizione dei concetti, delle metodologie e degli strumenti per l’Analisi delle Serie Storiche, al fine di descrivere, interpretare e prevedere le dinamiche temporali di una o più variabili economico-finanziarie.

- Conoscenza dei metodi induttivi dell’Analisi delle Serie Storiche per la stima e la verifica dei parametri di modelli stocastici utilizzabili a scopi previsivi e decisionali.

- Conoscenza e uso dei principali software statistici per l’analisi delle serie storiche (SPSS, Gretl).

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding)

- Capacità di interpretare l’evoluzione temporale di fenomeni economici e finanziari mediante l'analisi statistica delle serie storiche e la costruzione di modelli idonei, anche con l'impiego di strumenti di calcolo avanzati e di algoritmi sofisticati.

- Presentazione e interpretazione critica dei risultati previsivi in ambito economico e finanziario.

Autonomia di giudizio (making judgements)

-Capacità di utilizzare i risultati delle analisi dei dati per formulare ipotesi interpretative, ricavarne indicazioni strategiche, prendere decisioni in condizioni di incertezza.

- Capacità di tradurre in termini statistici una esigenza conoscitiva nell’ambito dello studio delle dinamiche temporali dei fenomeni economico-finanziari.

Abilità comunicative (communication skills)

-Capacità di cogliere e di definire/circoscrivere l’obiettivo statistico di uno studio con interlocutori non esperti.

- Capacità di presentare, anche con l'ausilio di tecniche audiovisive, i metodi, i risultati e l'interpretazione

statistica di uno studio sia ad esperti del contesto applicativo che a specialisti nel campo statistico ed economico-finanziario.

Capacità di apprendimento (learning skills)

-Capacità di integrare le proprie conoscenze adattandosi alle diverse realtà e all’evoluzione della disciplina.

Modalità di erogazione delle lezioni frontale, con uso di supporti audiovisivi, esercitazioni in aula

Svolgimento dell’esame in presenza

L’esame in presenza è caratterizzato da una prova orale, nell'ambito della quale si discute anche un saggio scritto (tesina), elaborato nel corso delle lezioni di laboratorio, su un argomento specifico assegnato durante le lezioni frontali. La tesina deve essere consegnata brevi manu ed inviata al docente mediante posta elettronica entro la data concordata con il docente al termine del semestre.

 

Al termine della prova, l’esito effettivo dell’esame sostenuto dagli studenti sara' registrato sul VOL (ESSE3), specificando anche le eventualità di “ritirato”, “assente” o “insufficiente”, in ottemperanza della nota rettorale del 28.04.2022.

 

Il superamento dell'esame presuppone il conferimento di un voto non inferiore ai diciotto/trentesimi (con eventuale assegnazione della lode) e prevede l'attribuzione dei corrispondenti CFU. Le nozioni acquisite conferiscono allo studente conoscenze e comprensione, capacità di applicare conoscenze e comprensione, autonomia di giudizio, abilità comunicative e capacità di apprendimento in linea con i descrittori di Dublino).

 

Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it

 

Non sono previste differenze in termini di programma, testi e modalità d’esame tra studenti frequentanti e non frequentanti.

Per aggiornamenti si prega di consultare la Sezione "Notizie" della pagina docente.

- La frequenza alle lezioni, sebbene non sia obbligatoria, è vivamente consigliata.

- Gli studenti che si prenotano sul portale studenti.unisalento.it per sostenere la prova d'esame sono tenuti a verificare che la prenotazione sia andata a buon fine, mediante foto o stampa della ricevuta della prenotazione.

- In caso di problematiche tecniche occorre segnalare il problema almeno 7 giorni prima della data d'esame, conformemente con la chiusura delle prenotazioni sul VOL.

- Le richieste di rinvio della prova orale, inviate per posta elettronica al docente, devono essere inoltrate entro e non oltre due giorni prima della data d'esame. In assenza di tale comunicazione, il rinvio della prova orale può essere richiesto esclusivamente in sede d'esame. Si precisa inoltre che la richiesta di rinvio della prova orale può essere reiterata al massimo per un anno accademico, dal momento che l’esito positivo della prova parziale può essere conservato su richiesta dello studente fino alla fine dell’anno accademico in cui è stato sostenuto (rif. nota rettorale su verbalizzazione esami del 28.04.2022).

Obiettivi dell’analisi di una serie storica. Tecniche descrittive. Serie storiche stazionarie. Tipi di trasformazione per una serie storica. Autocorrelazione. Il correlogramma e sua interpretazione. Modelli di probabilità per una serie storica. Processi stocastici. Processi stazionari. Stazionarietà del secondo ordine. Processi autoregressivi e processi a media mobile. Modelli misti. Modelli integrati. Stima delle funzioni di correlazione. Stima dei parametri per i diversi modelli. Previsione. Applicazioni.

- Dispense del docente disponibili nella pagina personale nella sezione “Materiale didattico”.

- Metodi di analisi geostatistica per dati temporali ed areali (De Iaco, S.; Maggio, S.; Palma, M.; Posa, D. ), 2018, Giappichelli editore, Torino, isbn 9788892119215.

- The Analysis of Time Series: An Introduction - C. Chatfield, Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science, 330 p. (only the first 5 chapters).

ANALISI DELLE SERIE STORICHE (SECS-S/01)
STATISTICA E ANALISI DEI DATI

Corso di laurea MANAGEMENT DIGITALE

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 12.0

Docente titolare VERONICA DISTEFANO

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 72.0

  Ore erogate dal docente CLAUDIA CAPPELLO: 36.0

Per immatricolati nel 2023/2024

Anno accademico di erogazione 2023/2024

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 17/09/2023 al 31/12/2023)

Lingua ITALIANO

Percorso GENERALE (000)

Sede Lecce

Non esiste propedeuticità con altro insegnamento. Le conoscenze di base richieste riguardano elementi di algebra lineare, a livello di scuola secondaria di secondo grado.

Il corso di Statistica e Analisi dei Dati si propone di fornire le tecniche e le metodologie per effettuare l'analisi descrittiva di un insieme di dati statistici rilevati su un fenomeno di interesse. Inoltre, il corso fornisce le conoscenze di base riguardanti il calcolo combinatorio e la teoria della probabilità.

Il corso si propone il raggiungimento dei seguenti obiettivi formativi:

- acquisizione degli strumenti della Statistica descrittiva al fine di descrivere, sintetizzare numericamente, presentare e quindi interpretare le osservazioni relative ai fenomeni collettivi,

- conoscenza delle fonti statistiche ufficiali più utilizzate a livello nazionale (ISTAT, ISMEA, ecc.) per il reperimento dei dati,

- capacità di presentare con chiarezza i risultati delle analisi statistiche effettuate.

 

Risultati attesi secondo i descrittori di Dublino:

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding):

- Acquisizione degli strumenti della Statistica descrittiva al fine di descrivere, sintetizzare numericamente, presentare e quindi interpretare le osservazioni relative a variabili economico-aziendali.

- Conoscenza delle Fonti statistiche ufficiali più utilizzate a livello nazionale (ISTAT, ISMEA, ecc.) per il reperimento dei dati.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding)

- Capacità di raccogliere dati, archiviarli in database opportunamente definiti, elaborarli e presentare i risultati ottenuti.

- Capacità di lettura e valutazione dei metadati dei processi aziendali che accompagnano le fonti statistiche.

- Capacità di percezione dei problemi aziendali e della loro analisi attraverso il metodo statistico.

Autonomia di giudizio (making judgements)

Capacità di valutazione dei risultati derivanti dal calcolo di indicatori statistici e definizione dei metodi più idonei per il raggiungimento dei risultati.

Abilità comunicative (communication skills)

Capacità di presentare con chiarezza i risultati delle analisi statistiche effettuate e dello schema di campionamento scelto.

Capacità di apprendimento (learning skills)

Capacità di apprendimento delle varie fasi per la realizzazione di un’indagine statistica.

Lezioni in presenza: modalità di erogazione delle lezioni frontale, con uso di supporti audiovisivi, esercitazioni in aula

Svolgimento dell’esame in presenza

L’esame in presenza è caratterizzato da una prova scritta e da una prova orale (facoltativa*) alla quale si accede previo superamento della prova scritta.

 

Per gli studenti frequentanti, la prova scritta si può articolare in 2 prove parziali, in modalità scritta, che si svolgeranno nel rispetto del calendario didattico.

 

Al completamento della prova, l’esito effettivo dell’esame sostenuto dagli studenti sarà registrato sul VOL (ESSE3), specificando anche le eventualità di “ritirato”, “assente” o “insufficiente”, in ottemperanza della nota rettorale del 28.04.2022. Inoltre, l'esito positivo della prova parziale, può essere conservato su richiesta dello studente  fino alla fine dell’anno accademico in cui è stato sostenuto, come indicato nella stessa nota rettorale su verbalizzazione esami del 28.04.2022.

 

Il superamento dell'esame presuppone il conferimento di un voto non inferiore ai diciotto/trentesimi (con eventuale assegnazione della lode) e prevede l'attribuzione dei corrispondenti CFU. Le nozioni acquisite conferiscono allo studente conoscenze e comprensione, capacità di applicare conoscenze e comprensione, autonomia di giudizio, abilità comunicative e capacità di apprendimento in linea con i descrittori di Dublino).

 

"Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"

 

Non sono previste differenze in termini di programma e testi di riferimento tra studenti frequentanti e non frequentanti.

 

* Per aggiornamenti si prega di consultare la Sezione "Notizie" della pagina docente.

- La frequenza alle lezioni, sebbene non sia obbligatoria, è vivamente consigliata.

 

- Gli studenti che si prenotano sul portale studenti.unisalento.it per sostenere la prova d'esame sono tenuti a verificare che la prenotazione sia andata a buon fine, mediante foto o stampa della ricevuta della prenotazione.

 

- In caso di problematiche tecniche occorre segnalare il problema almeno 7 giorni prima della data d'esame, conformemente con la chiusura delle prenotazioni sul VOL.

 

- Le richieste di rinvio della prova orale, inviate per posta elettronica al docente, devono essere inoltrate entro e non oltre due giorni prima della data d'esame. In assenza di tale comunicazione, il rinvio della prova orale può essere richiesto esclusivamente in sede d'esame. Si precisa inoltre che la richiesta di rinvio della prova orale può essere reiterata al massimo per un anno accademico, dal momento che l’esito positivo della prova parziale può essere conservato su richiesta dello studente fino alla fine dell’anno accademico in cui è stato sostenuto (rif. nota rettorale su verbalizzazione esami del 28.04.2022).

Dal volume "Fondamenti di Statistica descrittiva":

1. Concetti introduttivi e formalismo. 1.1. Cenni storici. 1.2 Campi di applicazione della Statistica. 1.3. L'indagine statistica. 1.3. Fonti di rilevazione statistica. 1.4. Tecniche di campionamento. 1.5. Caratteri e modalità. 1.6. Il formalismo statistico. 2. Tabelle statistiche e rappresentazioni grafiche. 2.1. Le distribuzioni statistiche. 2.2. Le rappresentazioni grafiche.

3. Indici di posizione. 3.1. Le medie analitiche. 3.2. Le medie lasche. 3.3. Diagramma a scatola e baffi.

4. Indici di variabilità. 4.1. Tipologie di indici di variabilità. 4.2. Indici di dispersione. 4.3. Indici di disuguaglianza. 4.4. Intervalli di variazione. 4.5. La variabilità relativa. 4.6. La concentrazione. 4.7. Scarti standardizzati.

5. Gli indici di forma. 5.1. Simmetria. 5.2. Curtosi.

6. I rapporti statistici. 6.1. Concetti generali. 6.2. Classi di rapporti statistici. 6.3. Numeri indici.

7. Analisi della dipendenza. 7.1. Indipendenza. 7.2. Analisi della regressione. 7.3. Indice di determinazione.

8. Analisi dell'interdipendenza. 8.1. Aspetti della correlazione. 8.2. Codevianza. 8.3. Coefficiente di correlazione lineare. 8.4. La cograduazione.

9. Distribuzioni empiriche e curva normale. 9.1. Distribuzione empirica e distribuzione teorica. 9.2 Curva normale. 9.3. Disuguaglianza di Bienaymé-Chebyshev.

 

Dal volume "Elementi di Calcolo Combinatorio e Teoria della Probabilità":

1. Cenni di calcolo combinatorio. 2. Teoria della probabilità. 3. Variabili aleatorie

 

Non sono previsti programmi d'esame differenziati fra studenti frequentanti e studenti non frequentanti

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, Fondamenti di Statistica descrittiva: II edizione, Giappichelli Editore, 2008.

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, Elementi di calcolo combinatorio e teoria della probabilità, Giappichelli Editore, 2009.

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, S. Maggio, Esercizi di statistica descrittiva, Giappichelli Editore, 2006

STATISTICA E ANALISI DEI DATI (SECS-S/01)
STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA AZIENDALE

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 10.0

Docente titolare Monica PALMA

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 80.0

  Ore erogate dal docente CLAUDIA CAPPELLO: 20.0

Per immatricolati nel 2023/2024

Anno accademico di erogazione 2023/2024

Anno di corso 1

Semestre Annualità Singola (dal 22/09/2023 al 31/05/2024)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

STATISTICA I (SECS-S/01)
STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA AZIENDALE

Settore Scientifico Disciplinare

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 10.0

Docente titolare GIUSEPPINA GIUNGATO

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 80.0

  Ore erogate dal docente CLAUDIA CAPPELLO: 20.0

Per immatricolati nel 2023/2024

Anno accademico di erogazione 2023/2024

Anno di corso 1

Semestre Annualità Singola (dal 22/09/2023 al 31/05/2024)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Elementi di algebra lineare a livello di scuola secondaria di secondo grado

Il corso di Statistica I si propone di fornire le tecniche e le metodologie per effettuare l'analisi descrittiva di un insieme di dati statistici rilevati su un fenomeno di interesse. Inoltre, il corso fornisce le conoscenze di base riguardanti il calcolo combinatorio e la teoria della probabilità.

Il corso ha l’obiettivo di dotare lo studente degli strumenti teorici e metodologici necessari per lo studio di variabili quali/quantitative economico-aziendali. Al termine del corso lo studente conosce e comprende gli strumenti della statistica descrittiva e del calcolo della probabilità e possiede, pertanto, la capacità di descrivere, sintetizzare numericamente, presentare e quindi interpretare le osservazioni relative a variabili economico-aziendali. Lo studente, infine, apprende il modo attraverso cui applicare gli strumenti e i metodi di analisi statistica in contesti economico-aziendali.

 

Coerentemente con gli obiettivi formativi del Corso di Laurea in Economia Aziendale, i risultati attesi sono declinabili secondo lo schema seguente

 

Risultati attesi secondo i descrittori di Dublino

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding):

- Acquisizione degli strumenti della Statistica descrittiva al fine di descrivere, sintetizzare numericamente, presentare e quindi interpretare le osservazioni relative a variabili economico-aziendali.

- Conoscenza delle Fonti statistiche ufficiali più utilizzate a livello nazionale (ISTAT, ISMEA, ecc.) per il reperimento dei dati.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding)

- Capacità di raccogliere dati, archiviarli in database opportunamente definiti, elaborarli e presentare i risultati ottenuti.

- Capacità di lettura e valutazione dei metadati dei processi aziendali che accompagnano le fonti statistiche.

- Capacità di percezione dei problemi aziendali e della loro analisi attraverso il metodo statistico.

Autonomia di giudizio (making judgements)

Capacità di valutazione dei risultati derivanti dal calcolo di indicatori statistici e definizione dei metodi più idonei per il raggiungimento dei risultati.

Abilità comunicative (communication skills)

Capacità di presentare con chiarezza i risultati delle analisi statistiche effettuate e dello schema di campionamento scelto.

Capacità di apprendimento (learning skills)

Capacità di apprendimento delle varie fasi per la realizzazione di un’indagine statistica.

Lezioni in presenza: modalità di erogazione delle lezioni frontale, con uso di supporti audiovisivi, esercitazioni in aula.

Svolgimento dell’esame in presenza

L’esame in presenza è caratterizzato da una prova scritta e da una prova orale (facoltativa*) alla quale si accede previo superamento della prova scritta.

 

Per gli studenti frequentanti, la prova scritta si può articolare in 2 prove parziali, in modalità scritta, che si svolgeranno nel rispetto del calendario didattico.

 

Al completamento della prova, l’esito effettivo dell’esame sostenuto dagli studenti sarà registrato sul VOL (ESSE3), specificando anche le eventualità di “ritirato”, “assente” o “insufficiente”, in ottemperanza della nota rettorale del 28.04.2022. Inoltre, l'esito positivo della prova parziale, può essere conservato su richiesta dello studente  fino alla fine dell’anno accademico in cui è stato sostenuto, come indicato nella stessa nota rettorale su verbalizzazione esami del 28.04.2022.

 

Il superamento dell'esame presuppone il conferimento di un voto non inferiore ai diciotto/trentesimi (con eventuale assegnazione della lode) e prevede l'attribuzione dei corrispondenti CFU. Le nozioni acquisite conferiscono allo studente conoscenze e comprensione, capacità di applicare conoscenze e comprensione, autonomia di giudizio, abilità comunicative e capacità di apprendimento in linea con i descrittori di Dublino).

 

"Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"

 

Non sono previste differenze in termini di programma e testi di riferimento tra studenti frequentanti e non frequentanti.

 

* Per aggiornamenti si prega di consultare la Sezione "Notizie" della pagina docente.

https://easytest.unisalento.it/Calendario/Dipartimento_di_Scienze_dellEconomia/

INFORMAZIONI UTILI

- La frequenza alle lezioni, sebbene non sia obbligatoria, è vivamente consigliata.

- Gli studenti che si prenotano sul portale studenti.unisalento.it per sostenere la prova d'esame sono tenuti a verificare che la prenotazione sia andata a buon fine, mediante foto o stampa della ricevuta della prenotazione.

- In caso di problematiche tecniche occorre segnalare il problema almeno 7 giorni prima della data d'esame, conformemente con la chiusura delle prenotazioni sul VOL.

- Le richieste di rinvio della prova orale, inviate per posta elettronica al docente, devono essere inoltrate entro e non oltre due giorni prima della data d'esame. In assenza di tale comunicazione, il rinvio della prova orale può essere richiesto esclusivamente in sede d'esame. Si precisa inoltre che la richiesta di rinvio della prova orale può essere reiterata al massimo per un anno accademico, dal momento che l’esito positivo della prova parziale può essere conservato su richiesta dello studente fino alla fine dell’anno accademico in cui è stato sostenuto (rif. nota rettorale su verbalizzazione esami del 28.04.2022).

Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"
Non sono previste differenze in termini di programma, testi e modalità d'esame tra studenti frequentanti e non frequentanti.

Dal volume "Fondamenti di Statistica descrittiva"

1. Concetti introduttivi e formalismo. 1.1. Cenni storici. 1.2 Campi di applicazione della Statistica. 1.3. L'indagine statistica. 1.3. Fonti di rilevazione statistica. 1.4. Tecniche di campionamento. 1.5. Caratteri e modalità. 1.6. Il formalismo statistico.

2. Tabelle statistiche e rappresentazioni grafiche. 2.1. Le distribuzioni statistiche. 2.2. Le rappresentazioni grafiche.

3. Indici di posizione. 3.1. Le medie analitiche. 3.2. Le medie lasche. 3.3. Diagramma a scatola e baffi

4. Indici di variabilità. 4.1. Tipologie di indici di variabilità. 4.2. Indici di dispersione. 4.3. Indici di disuguaglianza. 4.4. Intervalli di variazione. 4.5. La variabilità relativa. 4.6. La concentrazione. 4.7. Scarti standardizzati.

5. Gli indici di forma. 5.1. Simmetria. 5.2. Curtosi. 6. I rapporti statistici. 6.1. Concetti generali. 6.2. Classi di rapporti statistici. 6.3. Numeri indici.

7. Analisi della dipendenza. 7.1. Indipendenza. 7.2. Analisi della regressione. 7.3. Indice di determinazione.

8. Analisi dell'interdipendenza. 8.1. Aspetti della correlazione. 8.2. Codevianza. 8.3. Coefficiente di correlazione lineare. 8.4. La cograduazione.

9. Distribuzioni empiriche e curva normale. 9.1. Distribuzione empirica e distribuzione teorica. 9.2 Curva normale. 9.3. Disuguaglianza di Bienaymé-Chebyshev.

 

Dal volume "Elementi di calcolo combinatorio e teoria della probabilità"

1. Cenni di calcolo combinatorio

2. Teoria della probabilità

3. Variabili aleatorie

 

NON sono previsti programmi d'esame differenziati fra studenti frequentanti e non frequentanti.

 

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, Fondamenti di Statistica descrittiva: II edizione, Giappichelli Editore, 2008.

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, Elementi di calcolo combinatorio e teoria della probabilità, Giappichelli editore, 2009.

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, S. Maggio, Esercizi di statistica descrittiva, Giappichelli editore, 2006.

STATISTICA I
ANALISI DELLE SERIE STORICHE

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 8.0

Docente titolare Sandra DE IACO

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 64.0

  Ore erogate dal docente CLAUDIA CAPPELLO: 16.0

Per immatricolati nel 2022/2023

Anno accademico di erogazione 2022/2023

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 15/09/2022 al 22/12/2022)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

Conoscenze di Statistica inferenziale e di analisi matematica

L’insegnamento di Analisi delle Serie Storiche fornisce agli studenti le basi teoriche per affrontare con rigore e metodo scientifico l’analisi di fenomeni temporali

Il corso si propone di fornire concetti, metodologie e strumenti dell’Analisi delle Serie Storiche, al fine di descrivere, interpretare e prevedere la dinamica temporale di una o più variabili riguardanti un determinato fenomeno (ad esempio, i principali indicatori economici).

Risultati attesi secondo i descrittori di Dublino:

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding):

- Acquisizione dei concetti, delle metodologie e degli strumenti per l’Analisi delle Serie Storiche, al fine di descrivere, interpretare e prevedere le dinamiche temporali di una o più variabili economico-finanziarie.

- Conoscenza dei metodi induttivi dell’Analisi delle Serie Storiche per la stima e la verifica dei parametri di modelli stocastici utilizzabili a scopi previsivi e decisionali.

- Conoscenza e uso dei principali software statistici per l’analisi delle serie storiche (SPSS, Gretl).

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding)

- Capacità di interpretare l’evoluzione temporale di fenomeni economici e finanziari mediante l'analisi statistica delle serie storiche e la costruzione di modelli idonei, anche con l'impiego di strumenti di calcolo avanzati e di algoritmi sofisticati.

- Presentazione e interpretazione critica dei risultati previsivi in ambito economico e finanziario.

Autonomia di giudizio (making judgements)

-Capacità di utilizzare i risultati delle analisi dei dati per formulare ipotesi interpretative, ricavarne indicazioni strategiche, prendere decisioni in condizioni di incertezza.

- Capacità di tradurre in termini statistici una esigenza conoscitiva nell’ambito dello studio delle dinamiche temporali dei fenomeni economico-finanziari.

Abilità comunicative (communication skills)

-Capacità di cogliere e di definire/circoscrivere l’obiettivo statistico di uno studio con interlocutori non esperti.

- Capacità di presentare, anche con l'ausilio di tecniche audiovisive, i metodi, i risultati e l'interpretazione

statistica di uno studio sia ad esperti del contesto applicativo che a specialisti nel campo statistico ed economico-finanziario.

Capacità di apprendimento (learning skills)

-Capacità di integrare le proprie conoscenze adattandosi alle diverse realtà e all’evoluzione della disciplina.

Modalità di erogazione delle lezioni frontale, con uso di supporti audiovisivi, esercitazioni in aula

Svolgimento dell’esame in presenza

L’esame in presenza è caratterizzato da una prova scritta e da una prova orale alla quale si accede previo superamento della prova scritta.

Al termine della prova, l’esito effettivo dell’esame sostenuto dagli studenti sarà registrato sul VOL (ESSE3), specificando anche le eventualità di “ritirato”, “assente” o “insufficiente”, in ottemperanza della nota rettorale del 28.04.2022. Inoltre, l'esito positivo della prova parziale, può essere conservato su richiesta dello studente fino alla fine dell’anno accademico in cui è stato sostenuto, come indicato nella stessa nota rettorale su verbalizzazione esami del 28.04.2022.

 

Il superamento dell'esame presuppone il conferimento di un voto non inferiore ai diciotto/trentesimi (con eventuale assegnazione della lode) e prevede l'attribuzione dei corrispondenti CFU. Le nozioni acquisite conferiscono allo studente conoscenze e comprensione, capacità di applicare conoscenze e comprensione, autonomia di giudizio, abilità comunicative e capacità di apprendimento in linea con i descrittori di Dublino).

 

Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it

 

Non sono previste differenze in termini di programma, testi e modalità d’esame tra studenti frequentanti e non frequentanti.

Per aggiornamenti si prega di consultare la Sezione "Notizie" della pagina docente.

- La frequenza alle lezioni, sebbene non sia obbligatoria, è vivamente consigliata.

- Gli studenti che si prenotano sul portale studenti.unisalento.it per sostenere la prova d'esame sono tenuti a verificare che la prenotazione sia andata a buon fine, mediante foto o stampa della ricevuta della prenotazione.

- In caso di problematiche tecniche occorre segnalare il problema almeno 7 giorni prima della data d'esame, conformemente con la chiusura delle prenotazioni sul VOL.

- Le richieste di rinvio della prova orale, inviate per posta elettronica al docente, devono essere inoltrate entro e non oltre due giorni prima della data d'esame. In assenza di tale comunicazione, il rinvio della prova orale può essere richiesto esclusivamente in sede d'esame. Si precisa inoltre che la richiesta di rinvio della prova orale può essere reiterata al massimo per un anno accademico, dal momento che l’esito positivo della prova parziale può essere conservato su richiesta dello studente fino alla fine dell’anno accademico in cui è stato sostenuto (rif. nota rettorale su verbalizzazione esami del 28.04.2022).

Obiettivi dell’analisi di una serie storica. Tecniche descrittive. Serie storiche stazionarie. Tipi di trasformazione per una serie storica. Autocorrelazione. Il correlogramma e sua interpretazione. Modelli di probabilità per una serie storica. Processi stocastici. Processi stazionari. Stazionarietà del secondo ordine. Processi autoregressivi e processi a media mobile. Modelli misti. Modelli integrati. Stima delle funzioni di correlazione. Stima dei parametri per i diversi modelli. Previsione. Applicazioni.

- Dispense del docente disponibili nella pagina personale nella sezione “Materiale didattico”.

- Metodi di analisi geostatistica per dati temporali ed areali (De Iaco, S.; Maggio, S.; Palma, M.; Posa, D. ), 2018, Giappichelli editore, Torino, isbn 9788892119215.

- The Analysis of Time Series: An Introduction - C. Chatfield, Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science, 330 p. (only the first 5 chapters).

ANALISI DELLE SERIE STORICHE (SECS-S/01)
STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA AZIENDALE

Settore Scientifico Disciplinare

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 10.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 80.0

Per immatricolati nel 2022/2023

Anno accademico di erogazione 2022/2023

Anno di corso 1

Semestre Annualità Singola (dal 15/09/2022 al 02/06/2023)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Elementi di algebra lineare a livello di scuola secondaria di secondo grado

Il corso di Statistica I si propone di fornire le tecniche e le metodologie per effettuare l'analisi descrittiva di un insieme di dati statistici rilevati su un fenomeno di interesse. Inoltre, il corso fornisce le conoscenze di base riguardanti il calcolo combinatorio e la teoria della probabilità.

Il corso ha l’obiettivo di dotare lo studente degli strumenti teorici e metodologici necessari per lo studio di variabili quali/quantitative economico-aziendali. Al termine del corso lo studente conosce e comprende gli strumenti della statistica descrittiva e del calcolo della probabilità e possiede, pertanto, la capacità di descrivere, sintetizzare numericamente, presentare e quindi interpretare le osservazioni relative a variabili economico-aziendali. Lo studente, infine, apprende il modo attraverso cui applicare gli strumenti e i metodi di analisi statistica in contesti economico-aziendali.

 

Coerentemente con gli obiettivi formativi del Corso di Laurea in Economia Aziendale, i risultati attesi sono declinabili secondo lo schema seguente

 

Risultati attesi secondo i descrittori di Dublino

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding):

- Acquisizione degli strumenti della Statistica descrittiva al fine di descrivere, sintetizzare numericamente, presentare e quindi interpretare le osservazioni relative a variabili economico-aziendali.

- Conoscenza delle Fonti statistiche ufficiali più utilizzate a livello nazionale (ISTAT, ISMEA, ecc.) per il reperimento dei dati.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding)

- Capacità di raccogliere dati, archiviarli in database opportunamente definiti, elaborarli e presentare i risultati ottenuti.

- Capacità di lettura e valutazione dei metadati dei processi aziendali che accompagnano le fonti statistiche.

- Capacità di percezione dei problemi aziendali e della loro analisi attraverso il metodo statistico.

Autonomia di giudizio (making judgements)

Capacità di valutazione dei risultati derivanti dal calcolo di indicatori statistici e definizione dei metodi più idonei per il raggiungimento dei risultati.

Abilità comunicative (communication skills)

Capacità di presentare con chiarezza i risultati delle analisi statistiche effettuate e dello schema di campionamento scelto.

Capacità di apprendimento (learning skills)

Capacità di apprendimento delle varie fasi per la realizzazione di un’indagine statistica.

Lezioni in presenza: modalità di erogazione delle lezioni frontale, con uso di supporti audiovisivi, esercitazioni in aula.

Lezioni in modalità telematica per emergenza COVID-19: modalità di erogazione delle lezioni online, mediante l’utilizzo della piattaforma Microsoft Teams.

Svolgimento dell’esame in presenza

L’esame in presenza è caratterizzato da una prova scritta e da una prova orale alla quale si accede previo superamento della prova scritta.

Al termine della prova, l’esito effettivo dell’esame sostenuto dagli studenti sarà registrato sul VOL (ESSE3), specificando anche le eventualità di “ritirato”, “assente” o “insufficiente”, in ottemperanza della nota rettorale del 28.04.2022. Inoltre, l'esito positivo della prova parziale, può essere conservato su richiesta dello studente fino alla fine dell’anno accademico in cui è stato sostenuto, come indicato nella stessa nota rettorale su verbalizzazione esami del 28.04.2022.

Il superamento dell'esame presuppone il conferimento di un voto non inferiore ai diciotto/trentesimi (con eventuale assegnazione della lode) e prevede l'attribuzione dei corrispondenti CFU. Le nozioni acquisite conferiscono allo studente conoscenze e comprensione, capacità di applicare conoscenze e comprensione, autonomia di giudizio, abilità comunicative e capacità di apprendimento in linea con i descrittori di Dublino).

 

"Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"

Non sono previste differenze in termini di programma, testi e modalità d’esame tra studenti frequentanti e non frequentanti.

 

Per aggiornamenti si prega di consultare la Sezione "Notizie" della pagina docente.

https://easytest.unisalento.it/Calendario/Dipartimento_di_Scienze_dellEconomia/

INFORMAZIONI UTILI

- La frequenza alle lezioni, sebbene non sia obbligatoria, è vivamente consigliata.

- Gli studenti che si prenotano sul portale studenti.unisalento.it per sostenere la prova d'esame sono tenuti a verificare che la prenotazione sia andata a buon fine, mediante foto o stampa della ricevuta della prenotazione.

- In caso di problematiche tecniche occorre segnalare il problema almeno 7 giorni prima della data d'esame, conformemente con la chiusura delle prenotazioni sul VOL.

- Le richieste di rinvio della prova orale, inviate per posta elettronica al docente, devono essere inoltrate entro e non oltre due giorni prima della data d'esame. In assenza di tale comunicazione, il rinvio della prova orale può essere richiesto esclusivamente in sede d'esame. Si precisa inoltre che la richiesta di rinvio della prova orale può essere reiterata al massimo per un anno accademico, dal momento che l’esito positivo della prova parziale può essere conservato su richiesta dello studente fino alla fine dell’anno accademico in cui è stato sostenuto (rif. nota rettorale su verbalizzazione esami del 28.04.2022).

Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"
Non sono previste differenze in termini di programma, testi e modalità d'esame tra studenti frequentanti e non frequentanti.

Dal volume "Fondamenti di Statistica descrittiva"

1. Concetti introduttivi e formalismo. 1.1. Cenni storici. 1.2 Campi di applicazione della Statistica. 1.3. L'indagine statistica. 1.3. Fonti di rilevazione statistica. 1.4. Tecniche di campionamento. 1.5. Caratteri e modalità. 1.6. Il formalismo statistico.

2. Tabelle statistiche e rappresentazioni grafiche. 2.1. Le distribuzioni statistiche. 2.2. Le rappresentazioni grafiche.

3. Indici di posizione. 3.1. Le medie analitiche. 3.2. Le medie lasche. 3.3. Diagramma a scatola e baffi

4. Indici di variabilità. 4.1. Tipologie di indici di variabilità. 4.2. Indici di dispersione. 4.3. Indici di disuguaglianza. 4.4. Intervalli di variazione. 4.5. La variabilità relativa. 4.6. La concentrazione. 4.7. Scarti standardizzati.

5. Gli indici di forma. 5.1. Simmetria. 5.2. Curtosi. 6. I rapporti statistici. 6.1. Concetti generali. 6.2. Classi di rapporti statistici. 6.3. Numeri indici.

7. Analisi della dipendenza. 7.1. Indipendenza. 7.2. Analisi della regressione. 7.3. Indice di determinazione.

8. Analisi dell'interdipendenza. 8.1. Aspetti della correlazione. 8.2. Codevianza. 8.3. Coefficiente di correlazione lineare. 8.4. La cograduazione.

9. Distribuzioni empiriche e curva normale. 9.1. Distribuzione empirica e distribuzione teorica. 9.2 Curva normale. 9.3. Disuguaglianza di Bienaymé-Chebyshev.

Dal volume "Elementi di calcolo combinatorio e teoria della probabilità"

1. Cenni di calcolo combinatorio

2. Teoria della probabilità

3. Variabili aleatorie

 

NON sono previsti programmi d'esame differenziati fra studenti frequentanti e non frequentanti.

 

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, Fondamenti di Statistica descrittiva: II edizione, Giappichelli Editore, 2008.

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, Elementi di calcolo combinatorio e teoria della probabilità, Giappichelli editore, 2009.

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, S. Maggio, Esercizi di statistica descrittiva, Giappichelli editore, 2006.

STATISTICA I
STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA AZIENDALE

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 10.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 80.0

Per immatricolati nel 2022/2023

Anno accademico di erogazione 2022/2023

Anno di corso 1

Semestre Annualità Singola (dal 15/09/2022 al 02/06/2023)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Brindisi

STATISTICA I (SECS-S/01)
STATISTICA INFERENZIALE

Corso di laurea MANAGEMENT AZIENDALE

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 6.0

Docente titolare Sandra DE IACO

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 48.0

  Ore erogate dal docente CLAUDIA CAPPELLO: 32.0

Per immatricolati nel 2022/2023

Anno accademico di erogazione 2022/2023

Anno di corso 1

Semestre Secondo Semestre (dal 24/02/2023 al 02/06/2023)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

STATISTICA INFERENZIALE (SECS-S/01)
STATISTICA INFERENZIALE

Corso di laurea MANAGEMENT AZIENDALE

Settore Scientifico Disciplinare

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 6.0

Docente titolare Sandra DE IACO

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 48.0

  Ore erogate dal docente CLAUDIA CAPPELLO: 32.0

Per immatricolati nel 2022/2023

Anno accademico di erogazione 2022/2023

Anno di corso 1

Semestre Secondo Semestre (dal 24/02/2023 al 02/06/2023)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Elementi di algebra della scuola secondaria e di statistica descrittiva

L’insegnamento di Statistica inferenziale fornisce agli studenti le basi teoriche per affrontare problemi di tipo inferenziale, nonché propone un’introduzione all’analisi di dati a struttura spaziale.

Il corso si propone di fornire

- concetti, metodologie e strumenti della Statistica Inferenziale per valutare, in termini probabilistici, diversi aspetti di un fenomeno, esaminando soltanto le osservazioni relative ad un campione rappresentativo della popolazione;

- elementi di Analisi Statistica Spaziale per l’analisi geostatistica dei dati a struttura spaziale.

Risultati attesi secondo i descrittori di Dublino:

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding):

- Acquisizione degli strumenti della Statistica inferenziale (conoscenza dei metodi induttivi della statistica inferenziale), al fine di stimare diversi aspetti di fenomeni economico-aziendali, sulla base dell’osservazione di un campione estratto dalla popolazione di riferimento.

- Conoscenza dei metodi induttivi della Statistica inferenziale per la specificazione, stima e verifica dei parametri di modelli statistici utilizzabili a scopi previsivi e decisionali.

- Conoscenza dei metodi e delle procedure statistiche per analisi esplorative di dati univariati e multivariati.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding)

- Capacità di spiegare fenomeni economico-aziendali mediante l'analisi statistica dei dati e la costruzione di modelli idonei, anche con l'impiego di strumenti di calcolo avanzati e di algoritmi sofisticati.

- Capacità di pianificare un’indagine statistica campionaria.

- Presentazione e interpretazione critica dei risultati inferenziali a supporto del management.

Autonomia di giudizio (making judgements)

-Capacità di tradurre in termini statistici una esigenza conoscitiva del management aziendale.

-Capacità di utilizzare i risultati delle analisi dei dati per formulare ipotesi interpretative, ricavarne indicazioni strategiche, prendere decisioni in condizioni di incertezza.

- Capacità di valutare gli aspetti etici e deontologici dei risultati di un’indagine, al fine di evitare un utilizzo inappropriato dell’informazione statistica.

Abilità comunicative (communication skills)

-Capacità di presentare, anche con l'ausilio di tecniche audiovisive, i metodi, i risultati e l'interpretazione

statistica di uno studio sia ad esperti del contesto applicativo che a specialisti nel campo statistico;

-Capacità di divulgare, mediante report finali e lavori di ricerca scientifica, metodologie e risultati raggiunti;

-Capacità di definire/circoscrivere l’obiettivo statistico di uno studio con interlocutori non esperti

-Capacità di giustificare le scelte e comunicare i risultati delle analisi con linguaggio appropriato, ai giusti livelli di dettaglio e con le modalità tecnologiche più adeguate.

Capacità di apprendimento (learning skills)

Capacità di integrare le proprie conoscenze adattandosi alle diverse realtà e all’evoluzione della disciplina.

Lezioni in presenza: modalità di erogazione delle lezioni frontale, con uso di supporti audiovisivi, esercitazioni in aula.

Svolgimento dell’esame in presenza

L’esame in presenza è caratterizzato da una prova scritta e da una prova orale alla quale si accede previo superamento della prova scritta.

Al termine della prova, l’esito effettivo dell’esame sostenuto dagli studenti sarà registrato sul VOL (ESSE3), specificando anche le eventualità di “ritirato”, “assente” o “insufficiente”, in ottemperanza della nota rettorale del 28.04.2022. Inoltre, l'esito positivo della prova parziale, può essere conservato su richiesta dello studente fino alla fine dell’anno accademico in cui è stato sostenuto, come indicato nella stessa nota rettorale su verbalizzazione esami del 28.04.2022.

Il superamento dell'esame presuppone il conferimento di un voto non inferiore ai diciotto/trentesimi (con eventuale assegnazione della lode) e prevede l'attribuzione dei corrispondenti CFU. Le nozioni acquisite conferiscono allo studente conoscenze e comprensione, capacità di applicare conoscenze e comprensione, autonomia di giudizio, abilità comunicative e capacità di apprendimento in linea con i descrittori di Dublino).

"Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"

Non sono previste differenze in termini di programma, testi e modalità d’esame tra studenti frequentanti e non frequentanti.

Per aggiornamenti si prega di consultare la Sezione "Notizie" della pagina docente.

https://www.economia.unisalento.it/536

-La frequenza alle lezioni, sebbene non sia obbligatoria, è vivamente consigliata.

-Gli studenti che si prenotano sul portale studenti.unisalento.it per sostenere la prova d'esame sono tenuti a verificare che la prenotazione sia andata a buon fine, mediante foto o stampa della ricevuta della prenotazione.

-In caso di problematiche tecniche occorre segnalare il problema almeno 7 giorni prima della data d'esame, conformemente con la chiusura delle prenotazioni sul VOL.

- Le richieste di rinvio della prova orale, inviate per posta elettronica al docente, devono essere inoltrate entro e non oltre due giorni prima della data d'esame. In assenza di tale comunicazione, il rinvio della prova orale può essere richiesto esclusivamente in sede d'esame. Si precisa inoltre che la richiesta di rinvio della prova orale può essere reiterata al massimo per un anno accademico, dal momento che l’esito positivo della prova parziale può essere conservato su richiesta dello studente fino alla fine dell’anno accademico in cui è stato sostenuto (rif. nota rettorale su verbalizzazione esami del 28.04.2022).

1.Principi di inferenza statistica.

2.Calcolo combinatorio ed esperimenti casuali. 2.2 Elementi di calcolo combinatorio. 2.3 Esperimenti casuali; 2.4 Spazio campionario ed eventi.

3.Teoria della probabilità, 3.1 Cenni storici, 3.2.1 Concezione classica, 3.2.5 Teoria assiomatica; 3.2.6 Spazio di probabilità 3.3 Probabilità condizionata e indipendenza 3.3.1 Probabilità condizionata. 3.3.3 Indipendenza tra eventi 3.4 Regole pratiche.

4. Variabili aleatorie, 4.1 Alcuni concetti generali; 4.2. Funzione di ripartizione 4.3 Variabili aleatorie discrete; 4.4 Variabili aleatorie assolutamente continue; 4.6. Momenti aleatori: valore atteso; varianza; 4.6.3 Variabile aleatoria standardizzata; 4.7 Disuguaglianza di Chebyshev.

5. Distribuzione di probabilità notevoli, 5.1.2. Distribuzione di Bernoulli 5.1.3. Distribuzione binomiale; 5.1.5 Distribuzione di Poisson; 5.2.2. Distribuzione gaussiana; 5.2.5. Distribuzione chi-quadrato; 5.2.6. Distribuzione T di Student.

6. Campionamento casuale e inferenza statistica. 6.1. Paradigmi dell’inferenza statistica; 6.2. Formalismo dell’inferenza statistica classica; 6.4. Metodi di stima parametrici e non parametrici; 6.5 Funzione di verosimiglianza 6.6. Statistiche e distribuzioni campionarie; 6.7.2 Teorema del limite centrale.

7. Stima puntuale. 7.1.Stimatori e stime di un parametro, 7.2 Proprietà degli stimatori; 7.4 Considerazioni di sintesi su alcuni stimatori.

8. Stima per intervalli. 8.1.Intervalli di confidenza per un parametro 8.2. Intervalli di confidenza per il valore atteso; 8.3. Intervalli di confidenza della varianza; 8.3.1. Inferenza parametrica per la varianza (per piccoli campioni); 8.4. Intervalli di confidenza per una proporzione (per grandi campioni).

9.Verifica delle ipotesi. 9.1. Verifica di ipotesi per un parametro; 9.3 Verifica delle ipotesi per il valore atteso; 9.4 Verifica delle ipotesi della varianza: 9.4.1 Testi parametrici per la varianza nell’ipotesi di gaussianità (per piccoli campioni); 9.5. Verifica delle ipotesi per una proporzione (per grandi campioni).

Elementi di Analisi Statistica Spaziale: 1 La Geostatistica. 2 Descrizione dei dati spaziali. 3 Un modello per i dati spaziali. 4 La correlazione spaziale. 4.1 Considerazioni sulla correlazione spaziale; 4.2 Condizioni di ammissibilità; 4.4. Proprietà del covariogramma 4.4.1 Comportamento asintotico; 4.5 Proprietà del variogramma; 4.5.1 Comportamento tipico: sella e range; 4.5.2 Comportamento in prossimità dell’origine; 4.5.3 Comportamento asintotico; 4.6 Anisotropie 4.7 Modelli di variogramma 4.8 Stimatori delle misure di correlazione spaziale; 4.8.1 Alcune regole pratiche. 5 Metodi di stima puntuale. Fino al paragrafo 5.6.2 Equazioni del kriging stazionario.
1 Cartografia e sistemi di riferimento. 2 Caratteristiche generali dei GIS e dei software GIS. 3 Tipologie e formato di dati. 4 Modelli per l'organizzazione dei dati. 5 WebGIS: caratteristiche e software. 6 WebGIS per il monitoraggio ambientale. 7 WebGIS per le aree mercatali

- Posa D., De Iaco S., Fondamenti di statistica inferenziale, Cleup, Padova, 2006

- Posa D., De Iaco S., Geostatistica: teoria e applicazioni, G. Giappichelli Ed., Torino, 2009

- De Iaco S., Distefano V., Palma M., Posa D.., GIS e WebGIS: elementi e applicazioni, G. Giappichelli Ed., Torino, 2014

- Modelli statistici di customer satisfaction. Alcune applicazioni (De Iaco, S.; Maggio, S.; Palma, M.; Posa, D.), 2019, Giappichelli editore, Torino, isbn 9788892119222.

- Qualità e carte di controllo: aspetti teorici e computazionali (De Iaco , S.; Giungato, G.; Maggio, S.; Palma, M.; Posa, D.), 2019, Giappichelli editore, Torino, isbn 9788892119239.

STATISTICA INFERENZIALE
STATISTICA E ANALISI DEI DATI

Corso di laurea MANAGEMENT DIGITALE

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 10.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 60.0

Per immatricolati nel 2021/2022

Anno accademico di erogazione 2021/2022

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 15/09/2021 al 31/12/2021)

Lingua ITALIANO

Percorso GENERALE (000)

Sede Lecce

Non esiste propedeuticità con altro insegnamento. Le conoscenze di base richieste riguardano elementi di algebra lineare, a livello di scuola secondaria di secondo grado.

Il corso di Statistica e Analisi dei Dati si propone di fornire le tecniche e le metodologie per effettuare l'analisi descrittiva di un insieme di dati statistici rilevati su un fenomeno di interesse.

Il corso si propone il raggiungimento dei seguenti obiettivi formativi:

- acquisizione degli strumenti della Statistica descrittiva al fine di descrivere, sintetizzare numericamente, presentare e quindi interpretare le osservazioni relative ai fenomeni collettivi,

- conoscenza delle fonti statistiche ufficiali più utilizzate a livello nazionale (ISTAT, ISMEA, ecc.) per il reperimento dei dati,

- capacità di presentare con chiarezza i risultati delle analisi statistiche effettuate.

 

Risultati attesi secondo i descrittori di Dublino:

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding):

- Acquisizione degli strumenti della Statistica descrittiva al fine di descrivere, sintetizzare numericamente, presentare e quindi interpretare le osservazioni relative a variabili economico-aziendali.

- Conoscenza delle Fonti statistiche ufficiali più utilizzate a livello nazionale (ISTAT, ISMEA, ecc.) per il reperimento dei dati.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding)

- Capacità di raccogliere dati, archiviarli in database opportunamente definiti, elaborarli e presentare i risultati ottenuti.

- Capacità di lettura e valutazione dei metadati dei processi aziendali che accompagnano le fonti statistiche.

- Capacità di percezione dei problemi aziendali e della loro analisi attraverso il metodo statistico.

Autonomia di giudizio (making judgements)

Capacità di valutazione dei risultati derivanti dal calcolo di indicatori statistici e definizione dei metodi più idonei per il raggiungimento dei risultati.

Abilità comunicative (communication skills)

Capacità di presentare con chiarezza i risultati delle analisi statistiche effettuate e dello schema di campionamento scelto.

Capacità di apprendimento (learning skills)

Capacità di apprendimento delle varie fasi per la realizzazione di un’indagine statistica.

Lezioni in presenza: modalità di erogazione delle lezioni frontale, con uso di supporti audiovisivi, esercitazioni in aula

Lezioni in modalità telematica per emergenza COVID-19: modalità di erogazione delle lezioni online, mediante l’utilizzo della piattaforma Microsoft Teams

Svolgimento dell’esame in presenza

L’esame si compone di una prova scritta in presenza della durata massima di 90 minuti e di una prova orale alla quale si accede previo superamento della prova scritta.

 

In seguito allo svolgimento della prova orale, viene redatto apposito verbale, sottoscritto dal Presidente e dai membri della Commissione, nonché dallo studente esaminato.

 

SOLO per il periodo in cui gli esami saranno esclusivamente svolti con modalità telematica in base alle misure vigenti di contenimento e di gestione dell'emergenza Covid-19 si comunica che l’esame si svolgerà oralmente con domande riguardanti aspetti teorici ed esercizi.

In seguito allo svolgimento della prova orale in modalità telematica, il verbale viene firmato digitalmente dal Presidente della Commissione.

 

Variazioni dovute all’evolversi dell’emergenza epidemiologica saranno comunicate sulla pagina personale del docente, sezione NOTIZIE.

Il superamento dell'esame presuppone il conferimento di un voto non inferiore ai diciotto/trentesimi (con eventuale assegnazione della lode) e prevede l'attribuzione dei corrispondenti CFU.

 

Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"

 

Non sono previste differenze in termini di programma, testi e modalità d'esame tra studenti frequentanti e non frequentanti.

 

Commissione d’esame:

Cappello Claudia (presidente)

Palma Monica (componente)

Posa Donato (componente)

De Iaco Sandra (componente)

Maggio Sabrina (componente)

Giungato Giuseppina (componente)

Pellegrino Daniela (componente)

- La frequenza alle lezioni, sebbene non sia obbligatoria, è vivamente consigliata.

 

- Gli studenti che, tramite il portale studenti.unisalento.it, si prenotano per sostenere la prova d'esame, sono tenuti a verificare che la prenotazione sia andata a buon fine, mediante la stampa della ricevuta della prenotazione.

In caso di problematiche tecniche occorre segnalare il problema almeno 7 giorni prima della data d'esame.

 

- L’esame in modalità telematica per emergenza COVID-19 si svolgerà seguendo le indicazioni previste dal DR 197/2020 e le relative linee guida pubblicate su www.unisalento.it redatte tenendo conto della situazione di emergenza sanitaria.

Gli studenti iscritti all’esame sono, pertanto, invitati a registrarsi alla piattaforma Microsoft Teams, secondo le indicazioni pubblicate alla pagina https://www.unisalento.it/lezioni-online (Documentazione: Guida a Microsoft Teams per lo studente).

Dal volume "Fondamenti di Statistica descrittiva":

1. Concetti introduttivi e formalismo. 1.1. Cenni storici. 1.2 Campi di applicazione della Statistica. 1.3. L'indagine statistica. 1.3. Fonti di rilevazione statistica. 1.4. Tecniche di campionamento. 1.5. Caratteri e modalità. 1.6. Il formalismo statistico. 2. Tabelle statistiche e rappresentazioni grafiche. 2.1. Le distribuzioni statistiche. 2.2. Le rappresentazioni grafiche. 3. Indici di posizione. 3.1. Le medie analitiche. 3.2. Le medie lasche. 3.3. Diagramma a scatola e baffi 4. Indici di variabilità. 4.1. Tipologie di indici di variabilità. 4.2. Indici di dispersione. 4.3. Indici di disuguaglianza. 4.4. Intervalli di variazione. 4.5. La variabilità relativa. 4.6. La concentrazione. 4.7. Scarti standardizzati. 5. Gli indici di forma. 5.1. Simmetria. 5.2. Curtosi. 6. I rapporti statistici. 6.1. Concetti generali. 6.2. Classi di rapporti statistici. 6.3. Numeri indici. 7. Analisi della dipendenza. 7.1. Indipendenza. 7.2. Analisi della regressione. 7.3. Indice di determinazione. 8. Analisi dell'interdipendenza. 8.1. Aspetti della correlazione. 8.2. Codevianza. 8.3. Coefficiente di correlazione lineare. 8.4. La cograduazione. 9. Distribuzioni empiriche e curva normale. 9.1. Distribuzione empirica e distribuzione teorica. 9.2 Curva normale. 9.3. Disuguaglianza di Bienaymé-Chebyshev.

 

Non sono previsti programmi d'esame differenziati fra studenti frequentanti e studenti non frequentanti.

- D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, Fondamenti di Statistica descrittiva: II edizione, Giappichelli Editore, 2008.

- D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, S. Maggio, Esercizi di statistica descrittiva, Giappichelli Editore, 2006.

- G. Leti, L. Cerbara, Elementi di Statistica Descrittiva, Il Mulino, 2009.

STATISTICA E ANALISI DEI DATI (SECS-S/01)
STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA AZIENDALE

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 10.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 80.0

Per immatricolati nel 2020/2021

Anno accademico di erogazione 2020/2021

Anno di corso 1

Semestre Annualità Singola (dal 14/09/2020 al 31/05/2021)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

STATISTICA I (SECS-S/01)
STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA AZIENDALE

Settore Scientifico Disciplinare

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 10.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 80.0

Per immatricolati nel 2020/2021

Anno accademico di erogazione 2020/2021

Anno di corso 1

Semestre Annualità Singola (dal 14/09/2020 al 31/05/2021)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Elementi di algebra lineare a livello di scuola secondaria di secondo grado

Il corso di Statistica I si propone di fornire le tecniche e le metodologie per effettuare l'analisi descrittiva di un insieme di dati statistici rilevati su un fenomeno di interesse. Inoltre, il corso fornisce le conoscenze di base riguardanti il calcolo combinatorio e la teoria della probabilità.

Il corso ha l’obiettivo di dotare lo studente degli strumenti teorici e metodologici necessari per lo studio di variabili quali/quantitative economico-aziendali. Al termine del corso lo studente conosce e comprende gli strumenti della statistica descrittiva e del calcolo della probabilità e possiede, pertanto, la capacità di descrivere, sintetizzare numericamente, presentare e quindi interpretare le osservazioni relative a variabili economico-aziendali. Lo studente, infine, apprende il modo attraverso cui applicare gli strumenti e i metodi di analisi statistica in contesti economico-aziendali.

 

Coerentemente con gli obiettivi formativi del Corso di Laurea in Economia Aziendale, i risultati attesi sono declinabili secondo lo schema seguente

 

Risultati attesi secondo i descrittori di Dublino

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding):

- Acquisizione degli strumenti della Statistica descrittiva al fine di descrivere, sintetizzare numericamente, presentare e quindi interpretare le osservazioni relative a variabili economico-aziendali.

- Conoscenza delle Fonti statistiche ufficiali più utilizzate a livello nazionale (ISTAT, ISMEA, ecc.) per il reperimento dei dati.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding)

- Capacità di raccogliere dati, archiviarli in database opportunamente definiti, elaborarli e presentare i risultati ottenuti.

- Capacità di lettura e valutazione dei metadati dei processi aziendali che accompagnano le fonti statistiche.

- Capacità di percezione dei problemi aziendali e della loro analisi attraverso il metodo statistico.

Autonomia di giudizio (making judgements)

Capacità di valutazione dei risultati derivanti dal calcolo di indicatori statistici e definizione dei metodi più idonei per il raggiungimento dei risultati.

Abilità comunicative (communication skills)

Capacità di presentare con chiarezza i risultati delle analisi statistiche effettuate e dello schema di campionamento scelto.

Capacità di apprendimento (learning skills)

Capacità di apprendimento delle varie fasi per la realizzazione di un’indagine statistica.

Lezioni in presenza: modalità di erogazione delle lezioni frontale, con uso di supporti audiovisivi, esercitazioni in aula.

Lezioni in modalità telematica per emergenza COVID-19: modalità di erogazione delle lezioni online, mediante l’utilizzo della piattaforma Microsoft Teams.

Svolgimento dell’esame in presenza

L’esame si compone di una prova scritta della durata massima di 100 minuti e di una prova orale alla quale si accede previo superamento della prova scritta.
In seguito allo svolgimento della prova orale in presenza, viene redatto apposito verbale, sottoscritto dal Presidente e dai membri della Commissione, nonché dallo studente esaminato.

Svolgimento dell’esame in modalità telematica per emergenza COVID-19

In modalità telematica, l'esame si svolgerà oralmente con domande riguardanti aspetti teorici ed esercizi.
In seguito allo svolgimento della prova orale in modalità telematica, il verbale viene firmato digitalmente dal Presidente della Commissione.

 

Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"
Non sono previste differenze in termini di programma, testi e modalità d'esame tra studenti frequentanti e non frequentanti.

Commissione d’esame:

Cappello Claudia (presidente)

Palma Monica (componente)

Posa Donato (componente)

De Iaco Sandra (componente)

Maggio Sabrina (componente)

Giungato Giuseppina (componente)

Pellegrino Daniela (componente)

Distefano Veronica (componente)

https://easytest.unisalento.it/Calendario/Dipartimento_di_Scienze_dellEconomia/

  • La frequenza alle lezioni, sebbene non sia obbligatoria, è vivamente consigliata.
  • Gli studenti che si prenotano sul portale studenti.unisalento.it per sostenere la prova d'esame (scritta e orale) sono tenuti a verificare che la prenotazione sia andata a buon fine, mediante la stampa della ricevuta della prenotazione. In caso di problematiche tecniche occorre segnalare il problema almeno 7 giorni prima della data d'esame.
  • Le richieste di rinvio dell'esame orale, inviate per posta elettronica al docente, devono essere inoltrate entro e non oltre due giorni prima della data d'esame. In assenza di tale comunicazione, il rinvio può essere richiesto esclusivamente in sede d'esame. Si precisa inoltre che la richiesta di rinvio può essere reiterata al massimo per un anno accademico.

  • L’esame in modalità telematica per emergenza COVID-19 si svolgerà seguendo le indicazioni previste dal DR 197/2020 e le relative linee guida pubblicate su www.unisalento.it redatte tenendo conto della situazione di emergenza sanitaria.
    Gli studenti iscritti all’esame sono, pertanto, invitati a registrarsi alla piattaforma Microsoft Teams, secondo le indicazioni pubblicate alla pagina https://www.unisalento.it/lezioni-online (Documentazione: Guida a Microsoft Teams per lo studente).

Dal volume "Fondamenti di Statistica descrittiva"

1. Concetti introduttivi e formalismo. 1.1. Cenni storici. 1.2 Campi di applicazione della Statistica. 1.3. L'indagine statistica. 1.3. Fonti di rilevazione statistica. 1.4. Tecniche di campionamento. 1.5. Caratteri e modalità. 1.6. Il formalismo statistico.

2. Tabelle statistiche e rappresentazioni grafiche. 2.1. Le distribuzioni statistiche. 2.2. Le rappresentazioni grafiche.

3. Indici di posizione. 3.1. Le medie analitiche. 3.2. Le medie lasche. 3.3. Diagramma a scatola e baffi

4. Indici di variabilità. 4.1. Tipologie di indici di variabilità. 4.2. Indici di dispersione. 4.3. Indici di disuguaglianza. 4.4. Intervalli di variazione. 4.5. La variabilità relativa. 4.6. La concentrazione. 4.7. Scarti standardizzati.

5. Gli indici di forma. 5.1. Simmetria. 5.2. Curtosi. 6. I rapporti statistici. 6.1. Concetti generali. 6.2. Classi di rapporti statistici. 6.3. Numeri indici.

7. Analisi della dipendenza. 7.1. Indipendenza. 7.2. Analisi della regressione. 7.3. Indice di determinazione.

8. Analisi dell'interdipendenza. 8.1. Aspetti della correlazione. 8.2. Codevianza. 8.3. Coefficiente di correlazione lineare. 8.4. La cograduazione.

9. Distribuzioni empiriche e curva normale. 9.1. Distribuzione empirica e distribuzione teorica. 9.2 Curva normale. 9.3. Disuguaglianza di Bienaymé-Chebyshev.

Dal volume "Elementi di calcolo combinatorio e teoria della probabilità"

1. Cenni di calcolo combinatorio

2. Teoria della probabilità

3. Variabili aleatorie

 

NON sono previsti programmi d'esame differenziati fra studenti frequentanti e non frequentanti.

 

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, Fondamenti di Statistica descrittiva: II edizione, Giappichelli Editore, 2008.

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, Elementi di calcolo combinatorio e teoria della probabilità, Giappichelli editore, 2009.

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, S. Maggio, Esercizi di statistica descrittiva, Giappichelli editore, 2006.

STATISTICA I
STATISTICA INFERENZIALE

Corso di laurea MANAGEMENT AZIENDALE

Settore Scientifico Disciplinare

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 48.0

Per immatricolati nel 2020/2021

Anno accademico di erogazione 2020/2021

Anno di corso 1

Semestre Secondo Semestre (dal 24/02/2021 al 31/05/2021)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Elementi di algebra della scuola secondaria e di statistica descrittiva

L’insegnamento di Statistica inferenziale fornisce agli studenti le basi teoriche per affrontare problemi di tipo inferenziale, nonché propone un’introduzione all’analisi di dati a struttura spaziale.

Il corso si propone di fornire

- concetti, metodologie e strumenti della Statistica Inferenziale per valutare, in termini probabilistici, diversi aspetti di un fenomeno, esaminando soltanto le osservazioni relative ad un campione rappresentativo della popolazione;

- elementi di Analisi Statistica Spaziale per l’analisi geostatistica dei dati a struttura spaziale.

Risultati attesi secondo i descrittori di Dublino:

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding):

- Acquisizione degli strumenti della Statistica inferenziale (conoscenza dei metodi induttivi della statistica inferenziale), al fine di stimare diversi aspetti di fenomeni economico-aziendali, sulla base dell’osservazione di un campione estratto dalla popolazione di riferimento.

- Conoscenza dei metodi induttivi della Statistica inferenziale per la specificazione, stima e verifica dei parametri di modelli statistici utilizzabili a scopi previsivi e decisionali.

- Conoscenza dei metodi e delle procedure statistiche per analisi esplorative di dati univariati e multivariati.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding)

- Capacità di spiegare fenomeni economico-aziendali mediante l'analisi statistica dei dati e la costruzione di modelli idonei, anche con l'impiego di strumenti di calcolo avanzati e di algoritmi sofisticati.

- Capacità di pianificare un’indagine statistica campionaria.

- Presentazione e interpretazione critica dei risultati inferenziali a supporto del management.

Autonomia di giudizio (making judgements)

-Capacità di tradurre in termini statistici una esigenza conoscitiva del management aziendale.

-Capacità di utilizzare i risultati delle analisi dei dati per formulare ipotesi interpretative, ricavarne indicazioni strategiche, prendere decisioni in condizioni di incertezza.

- Capacità di valutare gli aspetti etici e deontologici dei risultati di un’indagine, al fine di evitare un utilizzo inappropriato dell’informazione statistica.

Abilità comunicative (communication skills)

-Capacità di presentare, anche con l'ausilio di tecniche audiovisive, i metodi, i risultati e l'interpretazione

statistica di uno studio sia ad esperti del contesto applicativo che a specialisti nel campo statistico;

-Capacità di divulgare, mediante report finali e lavori di ricerca scientifica, metodologie e risultati raggiunti;

-Capacità di definire/circoscrivere l’obiettivo statistico di uno studio con interlocutori non esperti

-Capacità di giustificare le scelte e comunicare i risultati delle analisi con linguaggio appropriato, ai giusti livelli di dettaglio e con le modalità tecnologiche più adeguate.

Capacità di apprendimento (learning skills)

Capacità di integrare le proprie conoscenze adattandosi alle diverse realtà e all’evoluzione della disciplina.

Lezioni in presenza: modalità di erogazione delle lezioni frontale, con uso di supporti audiovisivi, esercitazioni in aula.

Lezioni in modalità telematica per emergenza COVID-19: modalità di erogazione delle lezioni online, mediante l’utilizzo della piattaforma Microsoft Teams.

Svolgimento dell’esame in presenza

L’esame in presenza è caratterizzato da una prova scritta della durata massima di 60 minuti e di una prova orale alla quale si accede previo superamento della prova scritta.

 

Svolgimento dell’esame in modalità telematica per emergenza COVID-19

L’esame in modalità telematica consiste in una prova scritta o orale con domande riguardanti aspetti teorici ed esercizi.

 

In seguito allo svolgimento della prova orale in presenza, viene redatto apposito verbale, sottoscritto dal Presidente e dai membri della commissione, nonché dallo studente esaminato. Nel caso di prova orale in modalità telematica, il verbale viene firmato digitalmente dal Presidente della commissione.

 

Il superamento dell'esame presuppone il conferimento di un voto non inferiore ai diciotto/trentesimi (con eventuale assegnazione della lode) e prevede l'attribuzione dei corrispondenti CFU. Le nozioni acquisite conferiscono allo studente conoscenze e comprensione, capacità di applicare conoscenze e comprensione, autonomia di giudizio, abilità comunicative e capacità di apprendimento in linea con i descrittori di Dublino).

 

"Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"

 

Non sono previste differenze in termini di programma, testi e modalità d’esame tra studenti frequentanti e non frequentanti.

 

Commissione di esame:

Claudia Cappello (presidente); De Iaco Sandra (componente); Posa Donato (componente);  Maggio Sabrina (componente); Palma Monica (componente), Pellegrino Daniela (componente); Giuseppina Giungato (componente), Distefano Veronica (componente)

https://www.economia.unisalento.it/536

-La frequenza alle lezioni, sebbene non sia obbligatoria, è vivamente consigliata.

 

-Gli studenti che si prenotano sul portale studenti.unisalento.it per sostenere la prova d'esame sono tenuti a verificare che la prenotazione sia andata a buon fine, mediante la stampa della ricevuta della prenotazione.

In caso di problematiche tecniche occorre segnalare il problema almeno 7 giorni prima della data d'esame.

  

- La prova orale in modalità telematica per emergenza COVID-19  si svolgerà seguendo le indicazioni previste dal DR 197/2020 e le relative linee guida pubblicate su www.unisalento.it. Gli studenti iscritti all’esame sono invitati a registrarsi alla piattaforma Microsoft Teams, secondo le indicazioni pubblicate alla pagina https://www.unisalento.it/lezioni-online (Documentazione: Guida a Microsoft Teams per lo studente)

1.Principi di inferenza statistica.

2.Calcolo combinatorio ed esperimenti casuali. 2.2 Elementi di calcolo combinatorio. 2.3 Esperimenti casuali; 2.4 Spazio campionario ed eventi.

3.Teoria della probabilità, 3.1 Cenni storici, 3.2.1 Concezione classica, 3.2.5 Teoria assiomatica; 3.2.6 Spazio di probabilità 3.3 Probabilità condizionata e indipendenza 3.3.1 Probabilità condizionata. 3.3.3 Indipendenza tra eventi 3.4 Regole pratiche.

4. Variabili aleatorie, 4.1 Alcuni concetti generali; 4.2. Funzione di ripartizione 4.3 Variabili aleatorie discrete; 4.4 Variabili aleatorie assolutamente continue; 4.6. Momenti aleatori: valore atteso; varianza; 4.6.3 Variabile aleatoria standardizzata; 4.7 Disuguaglianza di Chebyshev.

5. Distribuzione di probabilità notevoli, 5.1.2. Distribuzione di Bernoulli 5.1.3. Distribuzione binomiale; 5.1.5 Distribuzione di Poisson; 5.2.2. Distribuzione gaussiana; 5.2.5. Distribuzione chi-quadrato; 5.2.6. Distribuzione T di Student.

6. Campionamento casuale e inferenza statistica. 6.1. Paradigmi dell’inferenza statistica; 6.2. Formalismo dell’inferenza statistica classica; 6.4. Metodi di stima parametrici e non parametrici; 6.5 Funzione di verosimiglianza 6.6. Statistiche e distribuzioni campionarie; 6.7.2 Teorema del limite centrale.

7. Stima puntuale. 7.1.Stimatori e stime di un parametro, 7.2 Proprietà degli stimatori; 7.4 Considerazioni di sintesi su alcuni stimatori.

8. Stima per intervalli. 8.1.Intervalli di confidenza per un parametro 8.2. Intervalli di confidenza per il valore atteso; 8.3. Intervalli di confidenza della varianza; 8.3.1. Inferenza parametrica per la varianza (per piccoli campioni); 8.4. Intervalli di confidenza per una proporzione (per grandi campioni).

9.Verifica delle ipotesi. 9.1. Verifica di ipotesi per un parametro; 9.3 Verifica delle ipotesi per il valore atteso; 9.4 Verifica delle ipotesi della varianza: 9.4.1 Testi parametrici per la varianza nell’ipotesi di gaussianità (per piccoli campioni); 9.5. Verifica delle ipotesi per una proporzione (per grandi campioni).

Elementi di Analisi Statistica Spaziale: 1 La Geostatistica. 2 Descrizione dei dati spaziali. 3 Un modello per i dati spaziali. 4 La correlazione spaziale. 4.1 Considerazioni sulla correlazione spaziale; 4.2 Condizioni di ammissibilità; 4.4. Proprietà del covariogramma 4.4.1 Comportamento asintotico; 4.5 Proprietà del variogramma; 4.5.1 Comportamento tipico: sella e range; 4.5.2 Comportamento in prossimità dell’origine; 4.5.3 Comportamento asintotico; 4.6 Anisotropie 4.7 Modelli di variogramma 4.8 Stimatori delle misure di correlazione spaziale; 4.8.1 Alcune regole pratiche. 5 Metodi di stima puntuale. Fino al paragrafo 5.6.2 Equazioni del kriging stazionario.
1 Cartografia e sistemi di riferimento. 2 Caratteristiche generali dei GIS e dei software GIS. 3 Tipologie e formato di dati. 4 Modelli per l'organizzazione dei dati. 5 WebGIS: caratteristiche e software. 6 WebGIS per il monitoraggio ambientale. 7 WebGIS per le aree mercatali

- Posa D., De Iaco S., Fondamenti di statistica inferenziale, Cleup, Padova, 2006

- Posa D., De Iaco S., Geostatistica: teoria e applicazioni, G. Giappichelli Ed., Torino, 2009

- De Iaco S., Distefano V., Palma M., Posa D.., GIS e WebGIS: elementi e applicazioni, G. Giappichelli Ed., Torino, 2014

STATISTICA INFERENZIALE
STATISTICA INFERENZIALE

Corso di laurea MANAGEMENT AZIENDALE

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 48.0

Per immatricolati nel 2020/2021

Anno accademico di erogazione 2020/2021

Anno di corso 1

Semestre Secondo Semestre (dal 24/02/2021 al 31/05/2021)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

STATISTICA INFERENZIALE (SECS-S/01)
STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA AZIENDALE

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 10.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 80.0

Per immatricolati nel 2019/2020

Anno accademico di erogazione 2019/2020

Anno di corso 1

Semestre Annualità Singola (dal 16/09/2019 al 31/05/2020)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

STATISTICA I (SECS-S/01)
STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA AZIENDALE

Settore Scientifico Disciplinare

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 10.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 80.0

Per immatricolati nel 2019/2020

Anno accademico di erogazione 2019/2020

Anno di corso 1

Semestre Annualità Singola (dal 16/09/2019 al 31/05/2020)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Elementi di algebra lineare a livello di scuola secondaria di secondo grado

Il corso di Statistica I si propone di fornire le tecniche e le metodologie per effettuare l'analisi descrittiva di un insieme di dati statistici rilevati su un fenomeno di interesse. Inoltre, il corso fornisce le conoscenze di base riguardanti il calcolo combinatorio e la teoria della probabilità.

Il corso ha l’obiettivo di dotare lo studente degli strumenti teorici e metodologici necessari per lo studio di variabili quali/quantitative economico-aziendali. Al termine del corso lo studente conosce e comprende gli strumenti della statistica descrittiva e del calcolo della probabilità e possiede, pertanto, la capacità di descrivere, sintetizzare numericamente, presentare e quindi interpretare le osservazioni relative a variabili economico-aziendali. Lo studente, infine, apprende il modo attraverso cui applicare gli strumenti e i metodi di analisi statistica in contesti economico-aziendali.

 

Coerentemente con gli obiettivi formativi del Corso di Laurea in Economia Aziendale, i risultati attesi sono declinabili secondo lo schema seguente

 

Risultati attesi secondo i descrittori di Dublino

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding):

- Acquisizione degli strumenti della Statistica descrittiva al fine di descrivere, sintetizzare numericamente, presentare e quindi interpretare le osservazioni relative a variabili economico-aziendali.

- Conoscenza delle Fonti statistiche ufficiali più utilizzate a livello nazionale (ISTAT, ISMEA, ecc.) per il reperimento dei dati.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding)

- Capacità di raccogliere dati, archiviarli in database opportunamente definiti, elaborarli e presentare i risultati ottenuti.

- Capacità di lettura e valutazione dei metadati dei processi aziendali che accompagnano le fonti statistiche.

- Capacità di percezione dei problemi aziendali e della loro analisi attraverso il metodo statistico.

Autonomia di giudizio (making judgements)

Capacità di valutazione dei risultati derivanti dal calcolo di indicatori statistici e definizione dei metodi più idonei per il raggiungimento dei risultati.

Abilità comunicative (communication skills)

Capacità di presentare con chiarezza i risultati delle analisi statistiche effettuate e dello schema di campionamento scelto.

Capacità di apprendimento (learning skills)

Capacità di apprendimento delle varie fasi per la realizzazione di un’indagine statistica.

Lezioni frontali, esercitazioni in aula

Prova scritta e orale.

Non sono previste differenze fra studenti frequentanti e non frequentanti, né in termini di Programma, né in termini di modalità d'esame.

 

Lo Studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it

 

Per gli appelli in modalità telematica, l'esame si svolgerà oralmente con domande riguardanti aspetti teorici, esercizi e, laddove prevista, discussione di tesine preventivamente consegnate al docente.

https://www.economia.unisalento.it/536

  • La frequenza alle lezioni, sebbene non sia obbligatoria, è vivamente consigliata.
  • Commissione d'esame: Cappello Claudia (presidente), Palma Monica (componente), Posa Donato (componente), De Iaco Sandra (componente), Maggio Sabrina (componente), Pellegrino Daniela (componente), Giungato Giuseppina (componente).
  • Gli studenti che si prenotano sul portale studenti.unisalento.it per sostenere la prova d'esame (scritta e orale) sono tenuti a verificare che la prenotazione sia andata a buon fine, mediante la stampa della ricevuta della prenotazione. In caso di problematiche tecniche occorre segnalare il problema almeno 7 giorni prima della data d'esame.
  • Le richieste di rinvio dell'esame orale, inviate per posta elettronica al docente, devono essere inoltrate entro e non oltre due giorni prima della data d'esame. In assenza di tale comunicazione, il rinvio può essere richiesto esclusivamente in sede d'esame. Si precisa inoltre che la richiesta di rinvio può essere reiterata al massimo per un anno accademico.

Dal volume "Fondamenti di Statistica descrittiva"

1. Concetti introduttivi e formalismo. 1.1. Cenni storici. 1.2 Campi di applicazione della Statistica. 1.3. L'indagine statistica. 1.3. Fonti di rilevazione statistica. 1.4. Tecniche di campionamento. 1.5. Caratteri e modalità. 1.6. Il formalismo statistico.

2. Tabelle statistiche e rappresentazioni grafiche. 2.1. Le distribuzioni statistiche. 2.2. Le rappresentazioni grafiche.

3. Indici di posizione. 3.1. Le medie analitiche. 3.2. Le medie lasche. 3.3. Diagramma a scatola e baffi

4. Indici di variabilità. 4.1. Tipologie di indici di variabilità. 4.2. Indici di dispersione. 4.3. Indici di disuguaglianza. 4.4. Intervalli di variazione. 4.5. La variabilità relativa. 4.6. La concentrazione. 4.7. Scarti standardizzati.

5. Gli indici di forma. 5.1. Simmetria. 5.2. Curtosi. 6. I rapporti statistici. 6.1. Concetti generali. 6.2. Classi di rapporti statistici. 6.3. Numeri indici.

7. Analisi della dipendenza. 7.1. Indipendenza. 7.2. Analisi della regressione. 7.3. Indice di determinazione.

8. Analisi dell'interdipendenza. 8.1. Aspetti della correlazione. 8.2. Codevianza. 8.3. Coefficiente di correlazione lineare. 8.4. La cograduazione.

9. Distribuzioni empiriche e curva normale. 9.1. Distribuzione empirica e distribuzione teorica. 9.2 Curva normale. 9.3. Disuguaglianza di Bienaymé-Chebyshev.

Dal volume "Elementi di calcolo combinatorio e teoria della probabilità"

1. Cenni di calcolo combinatorio

2. Teoria della probabilità

3. Variabili aleatorie

 

NON sono previsti programmi d'esame differenziati fra studenti frequentanti e non frequentanti.

 

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, Fondamenti di Statistica descrittiva: II edizione, Giappichelli Editore, 2008.

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, Elementi di calcolo combinatorio e teoria della probabilità, Giappichelli editore, 2009.

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, S. Maggio, Esercizi di statistica descrittiva, Giappichelli editore, 2006.

STATISTICA I
STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA AZIENDALE

Settore Scientifico Disciplinare

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 10.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 80.0

Per immatricolati nel 2018/2019

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Anno di corso 1

Semestre Annualità Singola (dal 17/09/2018 al 31/05/2019)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

elementi di algebra lineare a livello di scuola secondaria di secondo grado

Concetti introduttivi e formalismo. 1.1. Cenni storici. 1.2 Campi di applicazione della Statistica. 1.3. L'indagine statistica. 1.3. Fonti di rilevazione statistica. 1.4. Tecniche di campionamento. 1.5. Caratteri e modalità. 1.6. Il formalismo statistico. 2. Tabelle statistiche e rappresentazioni grafiche. 2.1. Le distribuzioni statistiche. 2.2. Le rappresentazioni grafiche. 3. Indici di posizione. 3.1. Le medie analitiche. 3.2. Le medie lasche. 3.3. Diagramma a scatola e baffi 4. Indici di variabilità. 4.1. Tipologie di indici di variabilità. 4.2. Indici di dispersione. 4.3. Indici di disuguaglianza. 4.4. Intervalli di variazione. 4.5. La variabilità relativa. 4.6. La concentrazione. 4.7. Scarti standardizzati. 5. Gli indici di forma. 5.1. Simmetria. 5.2. Curtosi. 6. I rapporti statistici. 6.1. Concetti generali. 6.2. Classi di rapporti statistici. 6.3. Numeri indici. 7. Analisi della dipendenza. 7.1. Indipendenza. 7.2. Analisi della regressione. 7.3. Indice di determinazione. 8. Analisi dell'interdipendenza. 8.1. Aspetti della correlazione. 8.2. Codevianza. 8.3. Coefficiente di correlazione lineare. 8.4. La cograduazione. 9. Distribuzioni empiriche e curva normale. 9.1. Distribuzione empirica e distribuzione teorica. 9.2 Curva normale. 9.3. Disuguaglianza di Bienaymé-Chebyshev. Cenni di calcolo combinatorio e teoria della probabilità.

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding):

- Acquisizione degli strumenti della Statistica descrittiva al fine di descrivere, sintetizzare numericamente, presentare e quindi interpretare le osservazioni relative a variabili economico-aziendali.

- Conoscenza delle Fonti statistiche ufficiali più utilizzate a livello nazionale (ISTAT, ISMEA, ecc.) per il reperimento dei dati.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding)

- Capacità di raccogliere dati, archiviarli in database opportunamente definiti, elaborarli e presentare i risultati ottenuti.

- Capacità di lettura e valutazione dei metadati dei processi aziendali che accompagnano le fonti statistiche.

- Capacità di percezione dei problemi aziendali e della loro analisi attraverso il metodo statistico.

Autonomia di giudizio (making judgements)

Capacità di valutazione dei risultati derivanti dal calcolo di indicatori statistici e definizione dei metodi più idonei per il raggiungimento dei risultati.

Abilità comunicative (communication skills)

Capacità di presentare con chiarezza i risultati delle analisi statistiche effettuate e dello schema di campionamento scelto.

Capacità di apprendimento (learning skills)

Capacità di apprendimento delle varie fasi per la realizzazione di un’indagine statistica.

Lezioni frontali, esercitazioni in aula

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, Fondamenti di Statistica descrittiva: II edizione, Giappichelli Editore, 2008.

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, Elementi di calcolo combinatorio e teoria della probabilità, Giappichelli editore, 2009.

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, S. Maggio, Esercizi di statistica descrittiva, Giappichelli editore, 2006.

STATISTICA I
STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA AZIENDALE

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 10.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 80.0

Per immatricolati nel 2018/2019

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Anno di corso 1

Semestre Annualità Singola (dal 17/09/2018 al 31/05/2019)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

STATISTICA I (SECS-S/01)
STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA AZIENDALE

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 10.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 0.0

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno accademico di erogazione 2017/2018

Anno di corso 1

Semestre Annualità Singola (dal 18/09/2017 al 25/05/2018)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

STATISTICA I (SECS-S/01)
STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA AZIENDALE

Settore Scientifico Disciplinare

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 10.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 0.0

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno accademico di erogazione 2017/2018

Anno di corso 1

Semestre Annualità Singola (dal 18/09/2017 al 25/05/2018)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

elementi di algebra lineare a livello di scuola secondaria di secondo grado

Concetti introduttivi e formalismo. 1.1. Cenni storici. 1.2 Campi di applicazione della Statistica. 1.3. L'indagine statistica. 1.3. Fonti di rilevazione statistica. 1.4. Tecniche di campionamento. 1.5. Caratteri e modalità. 1.6. Il formalismo statistico. 2. Tabelle statistiche e rappresentazioni grafiche. 2.1. Le distribuzioni statistiche. 2.2. Le rappresentazioni grafiche. 3. Indici di posizione. 3.1. Le medie analitiche. 3.2. Le medie lasche. 3.3. Diagramma a scatola e baffi 4. Indici di variabilità. 4.1. Tipologie di indici di variabilità. 4.2. Indici di dispersione. 4.3. Indici di disuguaglianza. 4.4. Intervalli di variazione. 4.5. La variabilità relativa. 4.6. La concentrazione. 4.7. Scarti standardizzati. 5. Gli indici di forma. 5.1. Simmetria. 5.2. Curtosi. 6. I rapporti statistici. 6.1. Concetti generali. 6.2. Classi di rapporti statistici. 6.3. Numeri indici. 7. Analisi della dipendenza. 7.1. Indipendenza. 7.2. Analisi della regressione. 7.3. Indice di determinazione. 8. Analisi dell'interdipendenza. 8.1. Aspetti della correlazione. 8.2. Codevianza. 8.3. Coefficiente di correlazione lineare. 8.4. La cograduazione. 9. Distribuzioni empiriche e curva normale. 9.1. Distribuzione empirica e distribuzione teorica. 9.2 Curva normale. 9.3. Disuguaglianza di Bienaymé-Chebyshev. Cenni di calcolo combinatorio e teoria della probabilità.

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding):

- Acquisizione degli strumenti della Statistica descrittiva al fine di descrivere, sintetizzare numericamente, presentare e quindi interpretare le osservazioni relative a variabili economico-aziendali.

- Conoscenza delle Fonti statistiche ufficiali più utilizzate a livello nazionale (ISTAT, ISMEA, ecc.) per il reperimento dei dati.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding)

- Capacità di raccogliere dati, archiviarli in database opportunamente definiti, elaborarli e presentare i risultati ottenuti.

- Capacità di lettura e valutazione dei metadati dei processi aziendali che accompagnano le fonti statistiche.

- Capacità di percezione dei problemi aziendali e della loro analisi attraverso il metodo statistico.

Autonomia di giudizio (making judgements)

Capacità di valutazione dei risultati derivanti dal calcolo di indicatori statistici e definizione dei metodi più idonei per il raggiungimento dei risultati.

Abilità comunicative (communication skills)

Capacità di presentare con chiarezza i risultati delle analisi statistiche effettuate e dello schema di campionamento scelto.

Capacità di apprendimento (learning skills)

Capacità di apprendimento delle varie fasi per la realizzazione di un’indagine statistica.

Lezioni frontali, esercitazioni in aula

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, Fondamenti di Statistica descrittiva: II edizione, Giappichelli Editore, 2008.

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, Elementi di calcolo combinatorio e teoria della probabilità, Giappichelli editore, 2009.

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, S. Maggio, Esercizi di statistica descrittiva, Giappichelli editore, 2006.

STATISTICA I
STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA AZIENDALE

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 10.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 80.0

Per immatricolati nel 2016/2017

Anno accademico di erogazione 2016/2017

Anno di corso 1

Semestre Annualità Singola (dal 22/09/2016 al 31/05/2017)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

elementi di algebra lineare a livello di scuola secondaria di secondo grado

Concetti introduttivi e formalismo. 1.1. Cenni storici. 1.2 Campi di applicazione della Statistica. 1.3. L'indagine statistica. 1.3. Fonti di rilevazione statistica. 1.4. Tecniche di campionamento. 1.5. Caratteri e modalità. 1.6. Il formalismo statistico. 2. Tabelle statistiche e rappresentazioni grafiche. 2.1. Le distribuzioni statistiche. 2.2. Le rappresentazioni grafiche. 3. Indici di posizione. 3.1. Le medie analitiche. 3.2. Le medie lasche. 3.3. Diagramma a scatola e baffi 4. Indici di variabilità. 4.1. Tipologie di indici di variabilità. 4.2. Indici di dispersione. 4.3. Indici di disuguaglianza. 4.4. Intervalli di variazione. 4.5. La variabilità relativa. 4.6. La concentrazione. 4.7. Scarti standardizzati. 5. Gli indici di forma. 5.1. Simmetria. 5.2. Curtosi. 6. I rapporti statistici. 6.1. Concetti generali. 6.2. Classi di rapporti statistici. 6.3. Numeri indici. 7. Analisi della dipendenza. 7.1. Indipendenza. 7.2. Analisi della regressione. 7.3. Indice di determinazione. 8. Analisi dell'interdipendenza. 8.1. Aspetti della correlazione. 8.2. Codevianza. 8.3. Coefficiente di correlazione lineare. 8.4. La cograduazione. 9. Distribuzioni empiriche e curva normale. 9.1. Distribuzione empirica e distribuzione teorica. 9.2 Curva normale. 9.3. Disuguaglianza di Bienaymé-Chebyshev. Cenni di calcolo combinatorio e teoria della probabilità.

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding):

- Acquisizione degli strumenti della Statistica descrittiva al fine di descrivere, sintetizzare numericamente, presentare e quindi interpretare le osservazioni relative a variabili economico-aziendali.

- Conoscenza delle Fonti statistiche ufficiali più utilizzate a livello nazionale (ISTAT, ISMEA, ecc.) per il reperimento dei dati.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding)

- Capacità di raccogliere dati, archiviarli in database opportunamente definiti, elaborarli e presentare i risultati ottenuti.

- Capacità di lettura e valutazione dei metadati dei processi aziendali che accompagnano le fonti statistiche.

- Capacità di percezione dei problemi aziendali e della loro analisi attraverso il metodo statistico.

Autonomia di giudizio (making judgements)

Capacità di valutazione dei risultati derivanti dal calcolo di indicatori statistici e definizione dei metodi più idonei per il raggiungimento dei risultati.

Abilità comunicative (communication skills)

Capacità di presentare con chiarezza i risultati delle analisi statistiche effettuate e dello schema di campionamento scelto.

Capacità di apprendimento (learning skills)

Capacità di apprendimento delle varie fasi per la realizzazione di un’indagine statistica.

Lezioni frontali, esercitazioni in aula

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, Fondamenti di Statistica descrittiva: II edizione, Giappichelli Editore, 2008.

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, Elementi di calcolo combinatorio e teoria della probabilità, Giappichelli editore, 2009.

-D. Posa, S. De Iaco, M. Palma, S. Maggio, Esercizi di statistica descrittiva, Giappichelli editore, 2006.

STATISTICA I (SECS-S/01)
STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA AZIENDALE

Settore Scientifico Disciplinare

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 10.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 80.0

Per immatricolati nel 2016/2017

Anno accademico di erogazione 2016/2017

Anno di corso 1

Semestre Annualità Singola (dal 22/09/2016 al 31/05/2017)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

STATISTICA I
STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA AZIENDALE

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 10.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 80.0

Per immatricolati nel 2015/2016

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Anno di corso 1

Semestre Annualità Singola (dal 22/09/2015 al 31/05/2016)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

STATISTICA I (SECS-S/01)
STATISTICA I

Corso di laurea ECONOMIA AZIENDALE

Settore Scientifico Disciplinare

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 10.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 80.0

Per immatricolati nel 2015/2016

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Anno di corso 1

Semestre Annualità Singola (dal 22/09/2015 al 31/05/2016)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

STATISTICA I
STATISTICA

Corso di laurea SOCIOLOGIA E RICERCA SOCIALE

Settore Scientifico Disciplinare SECS-S/01

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 0.0

Per immatricolati nel 2014/2015

Anno accademico di erogazione 2014/2015

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 06/10/2014 al 30/01/2015)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

STATISTICA (SECS-S/01)

Pubblicazioni

ALCUNE RECENTI PUBBLICAZIONI SU RIVISTE INTERNAZIONALI:

- Cappello, C., De Iaco, S., Posa, D. (2018) Testing the type of non-separability and some classes of space-time covariance function models. STOCHASTIC ENVIRONMENTAL RESEARCH AND RISK ASSESSMENT, vol. 32(1), p. 17-35, ISSN: 1436-3240, doi: 10.1007/s00477-017-1472-2

- Palma M., Cappello C., De Iaco S., Pellegrino D. (2018) The residential real estate market in Italy: a spatio-temporal analysis. QUALITY AND QUANTITY, ISSN: 1573-7845, doi: 10.1007/s11135-018-0768-8

- Cappello C., De Iaco S., Palma M., Pellegrino D. (2018) Indicatori delle compravendite immobiliari – Evoluzione spazio-temporale. STATISTICA & SOCIETA’, vol. 3, p. 1-6, ISSN: 1722-8506

- De Iaco S., Posa D., Cappello C., Maggio S. (2019) Isotropy, symmetry, separability and strict positive definiteness for covariance functions: a critical review. SPATIAL STATISTICS, ISSN: 2211-6753, doi: 10.1016/j.spasta.2018.09.003, vol. 29, p. 89-108

- Cappello, C., De Iaco, S., Palma, M., Pellegrino, D., Posa, D. (2019) Nonparametric spatio-temporal interpolation for an Italian real estate index, in Statistical Methods for Service Quality Evaluation, Book of short papers of IES 2019, Rome, Italy, July 4-5, Matilde Bini, Pietro Amenta, Antonello D'Ambra, Ida Camminatiello Editors, ISBN 9788886638654.

- Cappello C., De Iaco S., Giungato G. (2019) A Geographic Information System for Outdoor Markets, in Special issue 2: “New Frontiers in Integrating Geostatistics and GIS”, GEOINFORMATICS & GEOSTATISTICS, ISSN: 2327- 4581, pp. 1-10.

- Manzione R. L., Takafuji E. H. D. M., De Iaco S., Cappello C., Da Rocha M. M. (2019) Spatio-temporal Kriging to Predict Water Table Depths from Monitoring Data in a Conservation Area at São Paulo State, Brazil, in Special issue 2: “New Frontiers in Integrating Geostatistics and GIS”, GEOINFORMATICS & GEOSTATISTICS, ISSN: 2327- 4581, pp. 1-10.

- Cappello C., De Iaco S., Maggio S., Posa D. (2020) Time varying complex covariance functions for oceanographic data. SPATIAL STATISTICS, doi: 10.1016/j.spasta.2020.100426.

- Cappello C., De Iaco S., Maggio S., Posa D. (2020) Modeling Ocean Currents Through Complex Random Fields Indexed in Time. MATHEMATICAL GEOSCIENCES, vol. --, p. 1-26, ISSN: 1874-8961, doi: 10.1007/s11004-020-09880-3

- Cappello C., De Iaco S., Posa D. (2020) covatest: An R Package for Selecting a Class of Space-Time Covariance Functions. JOURNAL OF STATISTICAL SOFTWARE, vol. 94(1), p. 1-42, ISSN: 1548-7660, doi: 10.18637/jss.v094.i01

- Cappello C., De Iaco S., Palma M., Pellegrino D. (2020) Spatio-temporal modeling of an environ- mental trivariate vector combining air and soil measurements from Ireland. SPATIAL STATISTICS, doi.org/10.1016/j.spasta.2020.100455.

- De Iaco S., Posa D., Cappello C., Maggio S. (2020) On Some Characteristics of Gaussian Covariance Functions INTERNATIONAL STATISTICAL REVIEW, p. 1–18 doi:10.1111/insr.12403

 

CONTRIBUTI IN VOLUME:

- Cappello C., Pellegrino D. (2018) Analisi temporale delle concentrazioni di PM10.In: De Iaco S., Maggio S., Palma M., Posa D. Metodi di analisi geostatistica per dati temporali ed areali. p. 33-56, GIAPPICHELLI EDITORE, ISBN: 9788892119215

- Cappello C., Pellegrino D. (2019) La valutazione della soddisfazione per un servizio di raccolta dei rifiuti.In: De Iaco S., Maggio S., Palma M., Posa D. Modelli statistici di customer satisfaction - Alcune applicazioni. p. 23-98, GIAPPICHELLI EDITORE, ISBN: 9788892119222

- Cappello C., De Iaco S., Palma M., Pellegrino D., Posa D. (2020) Space-time nonparametric analysis for the Italian real estate marketIn: Statistical Methods for Service Quality Evaluation Proceedings of IES 2019, Rome, Italy, July 4-5, Luigi D’Ambra, Pietro Amenta, Antonio Lucadamo, Anna Crisci Editors, Published by Pearson, ISBN 9788891921239

 

Temi di ricerca

Modelli di covarianza spazio-temporali per le applicazioni ambientali.

Modelli di coregionalizzazione lineare per lo studio di inquinanti ambientali.

Risorse correlate

Documenti